FID 指标简介与修正 TorchEval FID 计算接口经历分享

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F ID 是一种衡量图像生成模型质量的指标。对于这种常见的指标，一般都能找到好用的 PyTorch 计算接口。然而，当我用 PyTorch 的官方库 TorchEval 来算 FID 指标时，却发现它的结果和多数非官方库无法对齐。我花了不少时间，总算把 TorchEval 的 FID 计算接口修好了。在这篇文章中，我将分享有关 FID 计算的知识以及我调试 TorchEval 的经历，并总结用 pytorch-fid, torch-fidelity, TorchEval 算 FID 的方法。文章最后，我还会分享一个偶然发现的用于反映模型训练时的当前 FID 的方法。 FID 指标简介 FID 的全称是 Fréchet Inception Distance，它用于衡量两个图像分布之间的差距。如果令一个图像分布是训练集，再用生成模型输出的图像构成另一个分布，那么 FID 指标就表示了生成出来的图片和训练集整体上的相似度，也就间接反映了模型对训练集的拟合程度。FID 名字中的 Fréchet ………………………………